従業員一人あたりのAI費用の実態

一人あたりのAI支出を押し上げている見えにくい費用が、LLMのトークン消費です。Jinbaの動作が一意に定まるワークフローは実行時の費用を15〜60分の1に抑え、大規模な運用でも予測でき監査できるAIを実現します。

従業員が使う社内の窓口を、一人あたりのAI費用を押し上げない形で作ってください。チャットまたは自動生成されるフォームから依頼を受け取ったら、必要項目と書式の確認はモデルではなく定めたルールで行い、社内システムから従業員の記録、文書の付帯情報、関連する規程を取得します。依頼の種類に応じてKYC、コンプライアンス確認、契約書レビュー、融資審査へ分岐させ、文書を読む必要がある箇所だけモデルを呼び出し、規程の確認はルールベースのまま実行してください。要確認となった項目はコンプライアンス担当者か部門長の承認に回し、結果を関係者に通知して、実行ログをRBACで保護したオンプレミスの保管先に残してください。

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Jinba FlowがAI費用の問題を構造から解く

Jinbaの動作が一意に定まる設計では、ワークフローの8割がルールベースのロジックで動き、実行のたびに高額なLLMを呼び出すことはありません。経営層は予測できる総保有コストを、コンプライアンス部門は完全な監査証跡を、業務部門は大規模でも本当に信頼できる統制されたワークフローを手にできます。

業務を自然言語で説明してビジュアルエディタで仕上げるだけで、統制された自動化を数か月ではなく数日で用意できます
文書と判断を一意に定まるルールベースのロジックで振り分け、条件のしきい値と例外処理により、不要なトークン費用が発生しません
社内システムに接続して入力の検証と補完を自動で行い、従業員一人あたりの業務における手作業と確率的なAI呼び出しを減らします
すべての実行が監査証跡、ロールベースのアクセス制御、オンプレミス導入とともに記録され、規制業種のチームがガバナンスの範囲内でAIを運用できます

Jinbaが従業員一人あたりのAI費用を下げる仕組み

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1

Jinba Flowで構築

技術部門が、Jinba Flowのチャットからの生成とビジュアルエディタで、KYC、コンプライアンス確認、契約書レビュー、融資審査といった業務の一意に定まるワークフローを、数か月ではなく数日で構築します。

test_runner.log

Running workflow test...

✓ Input validation 12ms

✓ Fetch from Sheets API 847ms

✓ Process 24 rows 156ms

✓ Send to #sales 203ms

PASS All steps completed 1.22s

Output preview:

"sent": true, "channel": "#sales"

2

セキュアにデプロイ（API / バッチ / MCP）

ワークフローはAPI、バッチ処理、またはMCPサーバーとして公開し、オンプレミスまたはプライベートクラウドに導入します。SSO、RBAC、バージョン管理は初日から適用されます。

3

Jinba Appで実行（ガードレール付きUI）

業務部門の担当者は、Jinba Appの対話型の画面と自動生成されるフォームから承認済みのワークフローを実行します。実行のたびにLLMを呼ぶことなく、監査とコンプライアンスのためにすべての実行が記録されます。

エンタープライズ対応

大規模組織向けのコントロール、セキュリティ、サポート。

On-Prem

Jinba

Private

オンプレミス・プライベートクラウドホスティング

完全なデータコントロールでお客様の環境でJinbaを実行。

Team Permissions

128 Active

Sarah Chen Engineering Lead

Workflows

Michael Ross Product Manager

Analytics

Guest User External Auditor

Admin Access

SSO Enforced

Updated 2m ago

高度なアクセス制御

ロールベースの権限とSSO統合。

audit_stream.log

1

[200] 09:14:22 GET /api/v1/health_check

2

[INFO] 09:14:23 Worker node_04 connected

3

[AUTH] 09:15:01 User admin@corp verified

4

[AUDIT] 09:15:02 Role assignment update

5

// Syncing to edge...

6

[200] 09:15:08 Config updated

監査ログ

完全なコンプライアンスとセキュリティ監視追跡。

Marketing

RESTRICTED

HR

ALLOWED

Screening

Automation

組織管理

チーム向けのスペース、ロール、承認機能。

OpenAI

Gmail

Slack

HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

OpenAI

Gmail

Slack

HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

既製・カスタム統合

100以上の既製統合に加え、内部システム向けのカスタムコネクタ。

Alice 10:42 AM

We need a connector for our internal CRM. Is this possible?

James 10:43 AM

Sure! Can you share the API spec?

crm_api_spec.pdf

Got it. I'll have the connector ready by tomorrow.

James Next day

Connector is live!

Thank you!

専任エンジニアサポート

専任エンジニアがお客様と協働し、ワークフロー構築の障壁を取り除きます。

AWS Bedrock Claude 3.5 Sonnet

Azure OpenAI GPT-4 Turbo

Meta Llama 3 Self-hosted 70B

プライベートモデルホスティング

Bedrock、Azure AI、または独自モデルを安全に使用。

On-Prem

Jinba

Private

オンプレミス・プライベートクラウドホスティング

完全なデータコントロールでお客様の環境でJinbaを実行。

Team Permissions

128 Active

Sarah Chen Engineering Lead

Workflows

Michael Ross Product Manager

Analytics

Guest User External Auditor

Admin Access

SSO Enforced

Updated 2m ago

高度なアクセス制御

ロールベースの権限とSSO統合。

audit_stream.log

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[200] 09:14:22 GET /api/v1/health_check

2

[INFO] 09:14:23 Worker node_04 connected

3

[AUTH] 09:15:01 User admin@corp verified

4

[AUDIT] 09:15:02 Role assignment update

5

// Syncing to edge...

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[200] 09:15:08 Config updated

監査ログ

完全なコンプライアンスとセキュリティ監視追跡。

Marketing

RESTRICTED

HR

ALLOWED

Screening

Automation

組織管理

チーム向けのスペース、ロール、承認機能。

OpenAI

Gmail

Slack

HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

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Slack

HubSpot

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Notion

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GitHub

Teams

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既製・カスタム統合

100以上の既製統合に加え、内部システム向けのカスタムコネクタ。

Alice 10:42 AM

We need a connector for our internal CRM. Is this possible?

James 10:43 AM

Sure! Can you share the API spec?

crm_api_spec.pdf

Got it. I'll have the connector ready by tomorrow.

James Next day

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Thank you!

専任エンジニアサポート

専任エンジニアがお客様と協働し、ワークフロー構築の障壁を取り除きます。

AWS Bedrock Claude 3.5 Sonnet

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プライベートモデルホスティング

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一人あたりのAI費用を明らかにする

JinbaのAIコンサルティングチームが現在のLLM支出を診断し、コンプライアンスやガバナンスを損なわずに動作が一意に定まるワークフローで費用を下げられる箇所をお示しします。貴社の数字については担当者にご相談ください。

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よくある質問

Jinbaについて知っておくべきことすべて。お探しの回答が見つからない場合は、サポートチームにお問い合わせください。

従業員一人あたりのAI費用は、なぜ予測しにくいのですか？

多くの企業のAI導入は、ワークフローを実行するたびにトークンを大量に使うAPI呼び出しを行う確率的なLLMエージェントに依存しています。従業員数千人の規模に広げると、その費用は予測できない形で積み上がります。Jinbaは動作が一意に定まる設計でワークフローのロジックの8割をルールベースで実行するため、一人あたりのAI費用がはるかに読みやすく、制御しやすくなります。

Jinbaの費用構造は、確率的なAIエージェントと何が違いますか？

ClaudeやOpenAIのAPIを使う従来のAIエージェントは、AIによる判断が実際に必要だったかにかかわらず、実行の回数に比例して費用が発生します。Jinbaはワークフローの大半の工程を一意に定まる形で振り分け、本当に必要な箇所だけLLMを呼び出します。この構造の違いが、プロンプトの調整ではなく、大規模な運用における15〜60分の1という実行時の費用差を生みます。

データの所在に関する要件を満たすため、オンプレミスに導入できますか？

はい。Jinbaはエアギャップ環境を含め、オンプレミスおよびプライベートクラウドでの導入に対応します。規制下の銀行や保険会社は、AWS Bedrock、Azure AI、自社ホスティングのモデルによるプライベートなモデル利用とあわせ、機微な顧客データとコンプライアンス文書を自社インフラの中だけに留めて運用しています。

従業員による実行の監査証跡は、どのように保たれますか？

Jinbaでのワークフローの実行はすべて、タイムスタンプ、入力データ、判断の経路、承認者の操作を含む完全な監査証跡とともに記録されます。ロールベースのアクセス制御とActive Directory連携により、権限のある従業員だけが特定のワークフローを実行し参照できるため、規制下の金融機関に求められる監査可能性の水準を満たします。

全社向けのワークフローを構築し公開するまで、どのくらいかかりますか？

技術部門や一定の知識のある担当者であれば、業務を自然言語で説明し、チャットからの生成で下書きを作り、ビジュアルエディタで仕上げて、APIやバッチ処理として数日で公開できます。従来のコンサルタント主導やRPAの導入で一般的だった数か月の期間と比べて大きく短縮されます。

Jinba Flowに向いているのは、どのような業務ですか？

Jinba Flowは、銀行や保険で多い文書中心かつコンプライアンス要件の重い業務のために作られています。KYC文書の処理、契約書レビュー、融資審査、コンプライアンス確認、投資関連文書の評価が典型です。いずれも、一意に定まる実行が費用と監査可能性の面で最も効く業務です。

ClaudeやOpenAIのAPIで直接ワークフローを動かす場合と比べてどうですか？

全社の業務をClaudeやOpenAIのAPIだけで動かすと、実行のたびにLLMのトークン費用が発生し、クラウドへのデータ露出のリスクを抱え、オンプレミスという選択肢もありません。Jinbaの一意に定まる層はトークン消費を構造的に減らし、オンプレミス導入と完全な監査ログにも対応するため、クラウド専用のAIツールを使えない規制業種にも適しています。

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